Ⅰ 數據可視化的交互技術有哪些
一、常用的數據可視化技術
數據可視化技術在應用過程中，多數非技術驅動，而是目標驅動。如圖顯示了目前業界廣泛使用的根據目標分類的數據可視化方法，數據可視化目標抽象為對比、分布、組成以及關系。
按目標分類的常用數據可視化方法
1、對比。比較不同元素之間或不同時刻之間的值。
2、分布。查看數據分布特徵，是數據可視化最為常用的場景之一。
3、組成。查看數據靜態或動態組成。
4、關系。查看變數之間的相關性，這常常用於結合統計學相關性分析方法，通過視覺結合使用者專業知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。
大規模數據可視化一般認為是處理數據規模達到TB或PB級別的數據。經過數十年的發展，大規模數據可視化經過了大量研究，重點介紹其中的並行可視化和原位(in situ)可視化。
(1)並行可視化
並行可視化通常包括3種並行處理模式，分別是任務並行、流水線並行、數據並行。
任務並行將可視化過程分為獨立的子任務，同時運行的子任務之間不存在數據依賴。
流水線並行採用流式讀取數據片段，將可視化過程分為多個階段，計算機並行執行各個階段加速處理過程。
數據並行是一種「單程序多數據」方式，將數據劃分為多個子集，然後以子集為粒度並行執行程序處理不同的數據子集。
(2)原位可視化
數值模擬過程中生成可視化，用於緩解大規模數值模擬輸出瓶頸。根據輸出不同，原位可視化分為圖像、分布、壓縮與特徵。
輸出為圖像的原位可視化，在數值模擬過程中，將數據映射為可視化，並保存為圖像。
輸出為分布數據的原位可視化，根據使用者定義的統計指標，在數值模擬過程中計算統計指標並保存，後續進行統計數據可視化；
輸出為壓縮數據的原位可視化採用壓縮演算法降低數值模擬數據輸出規模，將壓縮數據作為後續可視化處理的輸入；
輸出為特徵的原位可視化採用特徵提取方法，在數值模擬過程中提取特徵並保存，將特徵數據作為後續可視化處理的輸入。
（3）時序數據可視化
時序數據可視化是幫助人類通過數據的視角觀察過去，預測未來，例如建立預測模型，進行預測性分析和用戶行為分析。
面積圖可顯示某時間段內量化數值的變化和發展，最常用來顯示趨勢。氣泡圖可以將其中一條軸的變數設置為時間，或者把數據變數隨時間的變化製成動畫來顯示。蠟燭圖通常用作交易工具。
甘特圖通常用作項目管理的組織工具，熱圖通過色彩變化來顯示數據，直方圖適合用來顯示在連續間隔或特定時間段內的數據分布。
折線圖用於在連續間隔或時間跨度上顯示定量數值，最常用來顯示趨勢和關系。南丁格爾玫瑰圖繪制於極坐標系之上，適用於周期性時序數據。OHLC圖通常用作交易工具。
螺旋圖沿阿基米德螺旋線繪制基於時間的數據。堆疊式面積圖的原理與簡單面積圖相同，但它能同時顯示多個數據系列。量化波形圖可顯示不同類別的數據隨著時間的變化。
另外，具有空間位置信息的時序數據，常常將上述可視化方法地圖結合，例如軌跡圖。
Ⅱ 兩個平台對接需要哪些技術
平台對接方法，基於微服務構架，用於SaaS或者ERP與電商平台的對接，包括：將SaaS或ERP的基礎數據映射轉換並翻譯為統一的基礎數據模型，並將統一的基礎數據映射轉換並翻譯為各個電商平台的數據；將統一的介面模型映射為各個電商平台所開發的介面模型；認證各個電商平台的身份，直連各個電商平台，同時控制各個電商平台的控制許可權。
一、CS軟體數據採集技術。
C/S架構軟體屬於比較老的架構，能採集這種軟體數據的產品比較少。
常見的是博為小幫軟體機器人，在不需要軟體廠商配合的情況下，基於「」所見即所得「的方式採集界面上的數據。輸出的結果是結構化的資料庫或者excel表。如果只需要業務數據的話，或者廠商倒閉，資料庫分析困難的情況下， 這個工具可以採集數據，尤其是詳情頁數據的採集功能比較有特色。
值得一提的是，這個產品的使用門檻很低，沒有 IT背景的業務同學也能使用，大大拓展了使用的人群。
二、網路數據採集API。
通過網路爬蟲和一些網站平台提供的公共API(如Twitter和新浪微博API)等方式從網站上獲取數據。這樣就可以將非結構化數據和半結構化數據的網頁數據從網頁中提取出來。
聯網的網頁大數據採集和處理的整體過程包含四個主要模塊：web爬蟲（Spider）、數據處理（Data Process）、爬取URL隊列（URL Queue）和數據。
三、資料庫方式
兩個系統分別有各自的資料庫，同類型的資料庫之間是比較方便的：
1）如果兩個資料庫在同一個伺服器上，只要用戶名設置的沒有問題，就可以直接相互訪問，需要在from後將其資料庫名稱及表的架構所有者帶上即可。
2）如果兩個系統的資料庫不在一個伺服器上，那麼建議採用鏈接伺服器的形式來處理，或者使用openset和opendatasource的方式，這個需要對資料庫的訪問進行外圍伺服器的配置。
不同類型的資料庫之間的連接就比較麻煩，需要做很多設置才能生效，這里不做詳細說明。
開放資料庫方式需要協調各個軟體廠商開放資料庫，其難度很大；一個平台如果要同時連接很多個軟體廠商的資料庫，並且實時都在獲取數據，這對平台本身的性能也是個巨大的挑戰。
Ⅲ 資料庫三級映射是什麼
1、模式
模式又稱概念模式或邏輯模式，對應於概念級。它是由資料庫設計者綜合所有用戶的數據，按照統一的觀點構造的全局邏輯結構，是對資料庫中全部數據的邏輯結構和特徵的總體描述，是所有用戶的公共數據視圖(全局視圖)。它是由資料庫管理系統提供的數據模式描述語言(Data
Description
Language，DDL)來描述、定義的，體現、反映了資料庫系統的整體觀。
2、外模式
外模式又稱子模式，對應於用戶級。它是某個或某幾個用戶所看到的資料庫的數據視圖，是與某一應用有關的數據的邏輯表示。外模式是從模式導出的一個子集，包含模式中允許特定用戶使用的那部分數據。用戶可以通過外模式描述語言來描述、定義對應於用戶的數據記錄(外模式)，也可以利用數據操縱語言(Data
Manipulation
Lang
uage，DML)對這些數據記錄進行。外模式反映了資料庫的用戶觀。
3、內模式
內模式又稱存儲模式，對應於物理級，它是資料庫中全體數據的內部表示或底層描述，是資料庫最低一級的邏輯描述，它描述了數據在存儲介質上的存儲方式翱物理結構，對應著實際存儲在外存儲介質上的資料庫。內模式由內模式描述語言來描述、定義，它是資料庫的存儲觀。
在一個資料庫系統中，只有唯一的資料庫，
因而作為定義
、描述資料庫存儲結構的內模式和定義、描述資料庫邏輯結構的模式，也是惟一的，但建立在資料庫系統之上的應用則是非常廣泛、多樣的，所以對應的外模式不是惟一的，也不可能是惟一的。三級模式間的映射
資料庫的三級模式是資料庫在三個級別
(層次)上的抽象，使用戶能夠邏輯地、抽象地處理數據而不必關心數據在計算機中的物理表示和存儲。實際上
，對於一個資料庫系統而言一有物理級資料庫是客觀存在的，它是進行資料庫操作的基礎，概念級資料庫中不過是物理資料庫的一種邏輯的、抽象的描述(即模式)，用戶級資料庫則是用戶與資料庫的介面，它是概念級資料庫的一個子集(外模式)。
用戶應用程序根據外模式進行數據操作，通過外模式一模式映射，定義和建立某個外模式與模式間的對應關系，將外模式與模式聯系起來，當模式發生改變時，只要改變其映射，就可以使外模式保持不變，對應的應用程序也可保持不變；另一方面，通過模式一內模式映射，定義建立數據的邏輯結構(模式)與存儲結構(內模式)間的對應關系，當數據的存儲結構發生變化時，只需改變模式一內模式映射，就能保持模式不變，因此應用程序也可以保持不變。